Zarządzanie innowacyjnymi technikami oceny wybranych parametrów jakości w przemyśle spożywczym®

Abstract

The meat industry is looking for quick evaluation methods due to the fact that meat has a relatively short shelf life and is subject to rapid technological changes, e.g. under the influence of storage conditions. The reference methods, despite the relatively short time of analysis, do not determine the accuracy of measurements. In order to ensure the repeatable quality of meat, it is necessary to search for new evaluation methods that will eliminate, among others, subjectivity resulting from the human factor and will allow for quick results. In the case of using computer-based evaluation methods, it is important to obtain a good-quality, distortion-free image of the test sample as well as proper classification and recognition of the recorded images. The article analyzes the content of fat visible in poultry meat using the traditional method – organoleptic, and using visual techniques – computer analysis image. A computer application based on the RGB model to recognize individual colors was used for the tests.Przemysł mięsny poszukuje szybkich metod ocen ze względu na to, iż mięso ma stosunkowo krótki termin przydatności do spożycia oraz szybko ulega zmianom technologicznym, np. pod wpływem warunków przechowywania. Metody referencyj-ne, mimo stosunkowo krótkiego czasu analiz, nie odznaczają się dokładnością pomiarów. W celu zapewnienia powtarzalnej jakości mięsa niezbędne jest poszukiwanie nowych metod oceny, które wyeliminują m.in. subiektywność wynikającą z czynnika ludzkiego oraz pozwolą na szybkie uzyskanie wyników. W przypadku wykorzystania metod oceny opartych na analizie komputerowej istotne jest pozyskanie dobrej jakości, wolnego od zniekształceń obrazu badanej próbki oraz właściwej klasyfikacji i rozpoznawania rejestrowanych obrazów. W artykule dokonano analizy zawartości tłuszczu widocznego w mięsie drobiowym metodą tradycyjną – organoleptyczną oraz za po-mocą technik wizyjnych – komputerowa analiza obrazu. Do badań wykorzystano aplikację komputerową opartą na mode-lu RGB do rozpoznawania poszczególnych barw